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申请/专利权人：理工雷科智途(北京)科技有限公司;理工雷科智途(泰安)汽车科技有限公司
摘要：本申请公开了一种井下矿自动驾驶中障碍物轮廓计算方法，涉及无人驾驶领域，包括：获取聚类后的障碍物点云数据；根据障碍物点云数据的点数判断是否为噪点；对于非噪点的障碍物点云，通过统计点云数量和对点云均匀降采样，计算AABB包围盒轮廓；根据AABB包围盒轮廓，判断是否满足预设的多边形轮廓计算条件；对计算得到的AABB包围盒轮廓进行旋转和交点计算，通过建立ktree索引查找距离障碍物点云最近的交点并对交点进行排序，得到障碍物的外接多边形轮廓；对外接多边形轮廓进行相邻点之间的夹角计算和点的简化，得到障碍物的最终轮廓。针对现有技术中井下矿自动驾驶过程中障碍物轮廓计算精度低，本申请在保证计算效率的同时提高了轮廓提取的精度。
主权项：1.一种井下矿自动驾驶中障碍物轮廓计算方法，包括：S1，获取聚类后的障碍物点云数据；S2，根据获取的障碍物点云数据的点数判断是否为噪点，当噪点的点数小于噪点阈值时，不进行轮廓计算；对于非噪点的障碍物点云，通过统计点云数量和对点云均匀降采样，计算AABB包围盒轮廓，得到包围盒矩阵的长、宽、中心点和旋转角；S3，根据计算得到的AABB包围盒轮廓的长、宽以及包围盒角点到障碍物点的距离，判断是否满足预设的多边形轮廓计算条件；S4，当判断满足多边形轮廓计算条件时，对计算得到的AABB包围盒轮廓进行旋转和交点计算，通过建立ktree索引查找距离障碍物点云最近的交点并对交点进行排序，得到障碍物的外接多边形轮廓；S5，对得到的外接多边形轮廓进行相邻点之间的夹角计算和点的简化，得到降采样后的多边形轮廓作为障碍物的最终轮廓。
全文数据：
权利要求：
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